Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0
1. Wprowadzenie
Wykonywanie operacji i zarządzanie ruchem w zakresie żeglugi morskiej i żeglugi powietrznej charakteryzuje się wieloma podo-bieństwami i analogiami w dziedzinie nawigacji, łączności oraz dozorowania i pozycjonowania statków morskich i powietrz-nych. Podobieństwa te, przy stale zwiększającym się natęże-niu i prędkości ruchu statków w żegludze morskiej, powodują, że w coraz większym stopniu i zakresie, techniki i praktyki nawigacji lotniczej przyjmowane są do stosowania w nawiga-cji morskiej [10].
Analogie formalne i praktyczne zachodzą w aspektach: − nomenklatury i nazewnictwa, np. „informacje nautyczne” vs.
„dane i informacje lotnicze”;
− zakresu przedmiotowego danych i informacji nautycznych i lot-niczych (np.: dane geoprzestrzenne, informacje operacyjne, informacje meteorologiczne) [2, 11];
− procedur gromadzenia, tworzenia, publikowania i wykorzysta-nia danych i informacji nautycznych i lotniczych [3, 11, 18, 22];
− integracji zasobów i uczestników procesów tworzenia danych i informacji nautycznych i lotniczych [1, 4, 8, 11];
a w szczególności w aspekcie wspólnego celu, jakim jest zapew-nienie bezpieczeństwa żeglugi morskiej [5] i powietrznej [3, 9], co jest wprost determinowane jakością danych i infor-macji nautycznych i lotniczych, którą to jakość, rozumianą jako stopień spełnienia wymagań [3], autorzy rozpatrują przede wszystkim w odniesieniu do następujących atrybutów [16, 17, 20]: − dokładność, − spójność/integralność, − dostępność, − terminowość/aktualność, − ciągłość, − kompletność, − wiarygodność,
czyli, co do zasady, w sposób tożsamy, jak to określono w [5]. W kontekście zapewnienia bezpieczeństwa [3, 5, 11] należy zwrócić szczególną uwagę na wspólne dla żeglugi morskiej i powietrznej przedsięwzięcia organizacyjne i operacyjne w dziedzinie Poszukiwania i Ratownictwa (ang. Search and Rescue), w tym holistyczne wykorzystywanie danych i infor-macji nautycznych i lotniczych przez Połączony Ośrodek Koordynacji Poszukiwania i Ratownictwa (ang. Joint Rescue Coordination Centre) w zintegrowanym zakresie koordyna-cji morskich i lotniczych działań poszukiwawczo-ratowniczych [7, 21].
Ze stwierdzonych i przedstawionych powyżej analogii i toż-samego celu wynika podjęta przez autorów praca nad kon-cepcją dokonania wyboru i jednolitego zastosowania jednego
Autor korespondujący: Ewa Dudek, edudek@wt.pw.edu.pl Artykuł recenzowany
nadesłany 11.08.2017 r., przyjęty do druku 22.09.2017 r.
Ewa Dudek, Michał Kozłowski
Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa
Streszczenie:
Artykuł stanowi kontynuację prac autorów nad sposobem zapewnienia jakości
i bezpieczeństwa danych oraz informacji lotniczych w całym procesie ich tworzenia, gromadzenia,
przetwarzania i publikacji. W jego treści krótko scharakteryzowano dane geoprzestrzenne
i podkreślono potrzebę ich regularnego pomiaru. Przedstawiono ogólną charakterystykę kart
kontrolnych (Shewharta) i dokonano wyboru takiej karty dla mierzonych danych geoprzestrzennych,
stosowanych w lotnictwie cywilnym. Następnie opracowano koncepcję wykorzystania wybranej karty
kontrolnej Shewharta do diagnostyki niezgodności mierzonych danych geoprzestrzennych, załączając
algorytm postępowania oraz przykład liczbowy. W podsumowaniu odniesiono się do uzyskanych
wyników i zaproponowano dalsze kierunki prac badawczych, obejmujące w szczególności nawiązanie
do wyznaczonych granic kontrolnych do wymagań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących
przepisach prawa lotniczego, z uwagą, że są one adekwatne do wymagań i specyfikacji oraz celu
zastosowania w transporcie morskim.
Słowa kluczowe: karta kontrolna, dane geoprzestrzenne, pomiar, diagnostyka niezgodności
Koncepcja wykorzystania wybranej karty
Shewharta do diagnostyki niezgodności
mierzonych danych geoprzestrzennych
z typów karty kontrolnej Shewharta do zapewnienia jakości danych i informacji nautycznych i lotniczych, przez diagnostykę niezgodności mierzonych danych geoprzestrzennych.
2. Karty kontrolne Shewharta
Karty kontrolne procesu są jednym z najstarszych narzę-dzi, służących do sterowania jakością [12]. Ich zastosowanie w Stanach Zjednoczonych zaproponował w 1924 r. Walter A. Shewhart w celu dostarczenia (dostosowanej do ówczesnych możliwości obliczeniowych) prostej i przejrzystej graficznie informacji o tym, czy proces jest stabilny czy też w jego obrę-bie występują zakłócenia, wymagające szybkiego wykrycia i eli-minacji. Za pomocą kart kontrolnych prowadzi się śledzenie stanu wybranych cech procesu, na podstawie próbek pobiera-nych w regularpobiera-nych odstępach czasu, zaś nadmierne odchyle-nia wartości kontrolowanych cech, sygnalizują występowanie zakłóceń specjalnych, wymagających eliminacji i podjęcia dzia-łań korygujących.
Marynarki Wojennej RP, dotyczących np. portów morskich – głębokość, główki portu, sytuacji wrakowej itp.
Najpopularniejszymi dwoma kartami przy ocenie liczbowej są karty: wartości średniej i rozstępu oraz wartości średniej i odchylenia standardowego . Ich stosowanie, zgodnie ze standardem ISO 7870 [14], zależne jest od liczności wykonanych pomiarów. Kartę zaleca się stosować, gdy liczebność próbek jest mała lub umiarkowanie mała, zazwyczaj n < 10. W przypadku większej liczebności próbek (n ≥ 10) preferowane jest stosowanie karty wartości średniej i odchylenia standardo-wego – rys. 2, gdyż wówczas odchylenie standardowe jest lepszą miarą rozproszenia niż rozstęp.
3. Zastosowanie wybranej karty
kontrolnej do mierzonych danych
geoprzestrzennych
3.1. Wybór karty kontrolnej
Karty kontrolne dla zmiennych ocenianych liczbowo opisują dane procesowe zarówno pod kątem rozrzutu (zmienności pro-cesu), jak i położenia (wartości średniej). Z tego powodu karty kontrolne tego typu są prawie zawsze przygotowywane i anali-zowane w parach [14] – jeden wykres dla położenia, a drugi dla rozrzutu. W przypadku kart dla omawianych danych geoprze-strzennych należy przygotować dwa wykresy, zgodnie z zasa-dami przedstawionymi poniżej:
− za pomocą jednej karty można nadzorować jeden parametr ( albo R lub s),
− próbki powinny mieć stałą liczebność,
− rozkład danych powinien być normalny albo co najmniej zbli-żony do normalnego.
Ważnym elementem jest również wyznaczenie granic kontrol-nych (górnej – GLK oraz dolnej – DLK) i linii centralnej karty (LC). Granice kontrolne powinny być umieszczone symetrycz-nie po obu stronach linii centralnej, zazwyczaj w odległości 3s od wartości średniej. Szczegółowy sposób wyznaczania granic kontrolnych zależy od rodzaju stosowanej karty, a ich obliczenia można dokonać np. na bazie wzorów, zamieszczonych w tabeli 1.
Linię centralną natomiast wyznacza wartość średnia ze wszyst-kich umieszczonych na karcie pomiarów/wyników, a sposób obli-czenia również zależy od rodzaju zastosowanej karty (tabela 1).
Rys. 1. Przykład karty kontrolnej [opracowanie własne] Fig. 1. Control chart’s example [own study]
Ponieważ jednak w każdym rzeczywistym procesie wystę-pują pewne odchylenia, konieczne jest ustalenie dopuszczalnego zakresu tolerancji, czyli dolnej i górnej granicy kontrolnej, które w postaci linii nanoszone są na karty kontrolne. Jeżeli warto-ści cech kolejnych próbek, pobranych do badania ze strumienia produktu mieszczą się między określonymi liniami kontrolnymi (rys. 1), to proces uznaje się za stabilny i przebiegający prawi-dłowo [12, 13]. Rozregulowanie procesu natomiast występuje, gdy przekroczona została któraś z linii granicznych.
Wyróżnia się dwa typy kart Shewharta [6]:
1. dla cech ocenianych liczbowo (mierzalne) – jest to klasyczne zastosowanie kart kontrolnych do monitorowania mierzal-nych czynników jakości produktu procesu;
2. dla cech ocenianych alternatywnie (niemierzalne).
W niniejszej publikacji skupiono się na analizie mierzonych lub deklarowanych danych geoprzestrzennych, wychodząc od lot-nictwa, gdzie m.in. dokonuje się pomiarów przeszkód lotniczych w otoczeniu portów lotniczych, współrzędnych geograficznych posadowienia urządzeń nawigacyjnych i elementów infrastruk-tury oraz deklaruje współrzędne punktów nawigacyjnych i gra-nicznych elementów przestrzeni powietrznej, przeznaczonej dla żeglugi powietrznej.
Wskazane przykładowe geoprzestrzenne dane lotnicze i zwią-zane z nimi metadane [15] mają postać liczbową i sens obli-czeniowy, a w związku z tym możliwe jest, w celu diagnostyki niezgodności, prowadzenie i wykreślanie kart kontrolnych z pierwszej wyróżnionej powyżej grupy, którą szerzej przedsta-wiono na rys. 2. Na podstawie wykazanych powyżej analogii, autorzy wyrażają przekonanie, iż podobną analizę można prze-prowadzić dla morskich informacji geoprzestrzennych/informacji nautycznych [4], zapewnianych np. przez Biuro Hydrograficzne
Rys. 2. Karty kontrolne dla cech ocenianych liczbowo (opracowanie własne na podstawie [14])
Fig. 2. Variables control charts (own study based on [14]) DLA CECH OCENIANYCH
LICZBOWO LICZEBNOŚĆ PRÓBEK n=1? LICZEBNOŚĆ PRÓBEK n≥10? TAK NIE TAK NIE Karta wartości średniej i rozstępu
Karta wartości średniej i odchylenia standardowego
Karty pojedynczych
W odniesieniu do będących przedmiotem rozważań danych geoprzestrzennych oraz uwzględniając specyfikę tych danych, Autorzy uznali, iż należy przyjąć, że:
− liczebność próbek, czyli de facto liczba pomiarów jednego obiektu/punktu/wartości będzie stała i wynosić będzie n = 2; wynika to z potrzeby weryfikacji otrzymanego wyniku przez dwie niezależne osoby, wykonujące terenowe i kameralne prace geodezyjne;
− liczbę próbek, czyli liczbę mierzonych punktów/obiektów/ wartości, na poziomie kilkunastu do kilkudziesięciu z założe-niem, iż liczba ta może się zmieniać w kolejnych okresach (np. w zależności od pory roku, potrzeb itp.);
− za okres tworzenia kolejnych kart przyjmuje się kolejne cykle publikacyjne AIRAC [22], ponieważ większość
zidentyfikowa-Tabela 2. Współczynniki służące do wyznaczania linii kontrolnych karty (na podstawie [14]) Table 2. Factors for computing control chart’s lines (based on [14])
Liczebność próbek w podgrupie
n
Wykres Wykres R Współczynnik linii
centralnej A A2 A3 D1 D2 D3 D4 d2 2 2,121 1,880 2,659 0 3,686 0 3,267 1,128 3 1,732 1,023 1,954 0 4,358 0 2,575 1,693 4 1,500 0,729 1,628 0 4,698 0 2,282 2,059 5 1,342 0,577 1,427 0 4,918 0 2,115 2,326 6 1,225 0,483 1,287 0 5,078 0 2,004 2,534 7 1,134 0,419 1,182 0,205 5,203 0,076 1,924 2,704 8 1,061 0,373 1,099 0,387 5,307 0,136 1,864 2,847 9 1,000 0,337 1,032 0,546 5,394 0,184 1,816 2,970 10 0,949 0,308 0,975 0,687 5,469 0,223 1,777 3,078
Tabela 1. Wzory wyznaczania linii kontrolnych kart oraz (na podstawie [14])
Table 1. Formulas allowing determination of charts’ and control limits (based on [14])
Wykres Wyznaczone granice kontrolne
Linia
centralna (LC) Górna i dolna granica kontrolna lub
R
s
gdzie: – wartość średnia ze wszystkich pomiarów, k – liczba próbek, liczba mierzonych obiektów/punktów,
– wartość średnia z wartości średnich, – rozstęp średni,
– wartość średnia z odchyleń standardowych w poszczegól-nych próbkach,
A2, A3, B4, B3, D3, D4 – współczynniki, dobierane w zależności od liczebności kolejnych próbek na podstawie specjalnych tabel (np. z tabeli 2 oraz [14]).
nych, a jednocześnie mierzonych danych i informacji lotni-czych jest publikowana w Zbiorze Informacji Lotnilotni-czych AIP (ang. Aeronautical Information Publication) zgodnie z termi-narzem AIRAC; ponadto przyjęcie takiego niezbyt długiego okresu czasowego (a nie na przykład kwartalnego, półrocznego czy rocznego) umożliwi bieżące wprowadzanie działań kory-gujących i naprawczych,
− zgodnie z zasadami określonymi w [14] przy n = 2 do analizy danych należy przyjąć kartę wartości średniej oraz rozstępu
.
Dla przyjętej karty współczynniki do obliczenia granic kontrolnych przedstawiono w tabeli 2.
3.2. Opracowana koncepcja
W opracowanym rozwiązaniu na wybranej karcie kontrolnej Shewharta wartości średniej i rozstępu zaznaczane będą błędy bezwzględne zmierzonych/obliczonych wartości. Umieszcza-nie na karcie błędu bezwzględnego zamiast samej wartości zmierzonej wynika z następujących przesłanek. Po pierwsze w procesie zapewniania jakości interesującymi zmiennymi są jej atrybuty, np. dokładność lub występowanie niezgodności procesowych, a nie konkretne wartości bezwzględne zmierzo-nych/obliczonych punktów. Ponadto często w danej serii zbio-rów danych [22] (np. przeszkody lotnicze) mierzone są różne
obiekty, o różnych wartościach nominalnych, a technika ich pomiaru jest zbliżona. Wykorzystanie błędu bezwzględnego na karcie Shewharta umożliwi umieszczenie różnych obiektów ze wspólnej grupy danych na jednej karcie.
Opracowano i przyjęto następujący algorytm postępowania przy tworzeniu takiej karty:
a) wybierz k obiektów/punktów z danej grupy danych, b) dokonaj n = 2 pomiarów każdego z k obiektów/punktów, c) oblicz błąd bezwzględny bnk dla każdego z k
zidentyfikowa-nych obiektów/punktów, przyjmując zgodnie z definicją, iż błąd bezwzględny to różnica między wartością zmierzoną/ obliczoną a wartością nominalną/rzeczywistą (b = xm– xn) – tabela 3,
d) oblicz wartość średnią z wartości średnich b~ i gdzie i = 1, 2, …, k, równą LC na karcie Shewharta dla wartości średnich, e) oblicz pozostałe potrzebne wartości do przygotowania karty
Shewharta, czyli średni rozstęp i granice kontrolne, zgod-nie ze wzorami z tabeli 1 oraz wykorzystując wskaźniki z tabeli 2,
f) przygotuj karty Shewharta dla rozstępu i wartości średnich, nanosząc na nie wszystkie k zidentyfikowanych obiektów/ punktów,
g) dokonaj analizy wyników, odnieś uzyskane wyniki do wyma-gań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących przepi-sach prawnych.
3.3. Przykład obliczeniowy
W pewnym cyklu AIRAC zmierzono 7 przeszkód lotniczych, uzyskując następujące wyniki pomiarów (tabela 4):
Tabela 3. Obliczenie błędu bezwzględnego dla k obiektów/punktów przy n = 2 [opracowanie własne]
Table 3. Calculation of the absolute error for k objects/points assuming
n = 2 [own study] Numer próbki/n umer punktu/obiektu Błąd b ezwzględn y pomiaru n = 1 Błąd b ezwzględn y pomiaru n = 2 Średni błąd z p omiaró w n = 1 oraz n = 2 b1i b2i b~ i ,gdzie i = 1, 2, …, k 1 b11 b21 b~ 1 2 b12 b22 b~ 2 3 b13 b23 b~ 3 … … … … k b1k b2k b~ k
Tabela 4. Wyniki pomiarów 7 przeszkód lotniczych – dane przykładowe [opracowanie własne]
Table 4. Measurement results of 7 aeronautical obstacles – exemplary data [own study] k [m] xn xm1i xm2i b1i b2i Ri 1 15 15,3 15,1 0,3 0,1 0,2 0,2 2 29 29,8 29,3 0,8 0,3 0,55 0,5 3 6 5,5 5,7 –0,5 –0,3 –0,4 0,2 4 18 17,8 18,1 –0,2 0,1 –0,05 0,3 5 27 27,5 27,2 0,5 0,2 0,35 0,3 6 9,6 9,6 9,8 0 0,2 0,1 0,2 7 17 16,8 16,7 –0,2 –0,3 –0,25 0,1
Obliczenia:
górna i dolna wartość graniczna dla R:
górna i dolna wartość graniczna dla b:
Uzyskane karty przedstawiono na rysunkach 3 i 4.
Obliczone GLK = 0,84 [m]
Obliczone DLK = 0 [m] LC = 0,257 [m]
Karta kontrolna rozstępu - przykład
1 2 3 4 5 6 7 nr próbki, k Rys. 3. Przykładowa karta rozstępu dla danych z przykładu
[opracowanie własne]
Fig. 3. Exemplary range (R) chart based on data from the example [own study] Obliczone GLK = 0,554 [m] Obliczone DLK = -0,412 [m] LC = 0,071 [m] 1 2 3 4 5 6 7 nr próbki, k Karta kontrolna wartości średniej - przykład
Rys. 4. Przykładowa karta wartości średnich dla danych z przykładu [opracowanie własne]
Fig. 4. Exemplary mean chart based on the data from the example [own study]
4. Podsumowanie
Bieżące stosowanie kart kontrolnych Shewharta do mierzonych danych geoprzestrzennych ułatwi diagnostykę niezgodności w odniesieniu do wybranych atrybutów jakości, wynikających wprost z wymagań określonych w specyfikacjach prawnych. Odpowiednio ustalony zakres wybranych danych i metadanych oraz wymagań i kryteriów zgodności umożliwi bieżące diagno-zowanie niezgodności i potencjalnych niezgodności w procesie tworzenia mierzonych danych geoprzestrzennych, a tym samym adekwatne określanie i realizację działań korygujących i zapo-biegawczych. Cykliczne prowadzenie karty kontrolnej umożliwi również ocenę skuteczności tych działań w kolejnych iteracjach procesu, a tym samym jego ciągłe doskonalenie i zmniejszanie prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia lotniczego lub innej sytuacji zagrożenia w ruchu lotniczym.
W odniesieniu do danych geoprzestrzennych, stosowanych w lotnictwie cywilnym, w celu praktycznej implementacji opra-cowanej koncepcji celowym wydaje się odniesienie wyznaczo-nych granic GLK i DLK do wymagań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących przepisach prawnych. Dla najliczniejszej rozważanej grupy danych lotniczych, jaką są dane geogra-ficzne i geoprzestrzenne, wymagania jakości danych lotniczych w postaci konkretnych wartości rozdzielczości, dokładności oraz klasyfikacji spójności specyfikuje Zharmonizowana Lista [19]. Podana w Zharmonizowanej Liście np. w metrach czy stopniach dokładność konkretnej danej powinna więc zostać odniesiona do obliczonych granic kontrolnych kart Shewharta – GLK i DLK. Zagadnienie to będzie przedmiotem dalszych prac Autorów.
Bibliografia
1. Dudek E., Kozłowski M., Koncepcja zarządzania jakością danych lotniczych, „Prace Naukowe Politechniki Warszaw-skiej. Transport”, Z. 113, 2016, 141–150, ISSN: 1230-9265. 2. Dudek E., Kozłowski M., Koncepcja zastosowania meto-dyki DMAIC do zapewnienia jakości danych lotniczych, [w:] Kwasiborska A. (red.) Transport lotniczy i jego oto-czenie, Wydział Transportu Politechniki Warszawskiej, 2016, 67–78, ISBN: 978-83-7814-548-6.
3. Dudek E., Kozłowski M., The concept of a method ensur-ing aeronautical data quality, “Journal of KONBiN”, No. 1(37), 2016, 319–340, DOI: 10.1515/jok-2016-0015. 4. Dyrcz Cz., Koncepcja bazy danych
nawigacyjno-hydro-graficznego zabezpieczenia (NHZ) na polskich obszarach morskich, „Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojen-nej”, R. 52, Nr 3 (186), 2011, 7–13.
5. Dyrcz Cz., Wpływ informacji nautycznej na bezpieczeń-stwo morskie, „Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej”, R. 51, Nr 4 (183), 2010, 51–76.
6. Hamrol A., Mantura W., Zarządzanie jakością: teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013. 7. International Aeronautical and Maritime Search and Res-cue Manual; International Civil Aviation Organization (ICAO Doc 9731) / International Maritime Organization (IMO IAMSAR Manual), 2013.
8. Klinger G., Enabling INSPIRE for Aeronautical Infor-mation Management; MSc thesis, VDE Verlag, 2009, 121–129.
9. Kozłowski M., Dudek E., NOTAM jako bariera bezpie-czeństwa informacji lotniczych, artykuł złożony do druku w ramach VI Międzynarodowej Konferencji Naukowej Bez-pieczeństwo w portach lotniczych i morskich, Dęblin, wrze-sień 2016.
10. Krata P., Eliptyczne funkcje trygonometryczne w transpor-cie morskim – koncepcja implementacji wybranych
elemen-tów z lotnictwa, „Prace Wydziału Nawigacyjnego Akademii Morskiej w Gdyni”, Nr 19, 2006, 85-99.
11. Kubicki K., Rola morskiej informacji geoprzestrzennej dla zabezpieczenia działań morskich, „Przegląd Hydrogra-ficzny”, Nr 3, Biuro Hydrograficzne Marynarki Wojennej RP, Gdynia 2007.
12. Mazur A., Gołaś. H., Zasady, metody i techniki wykorzy-stywane w zarządzaniu jakością, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2010.
13. Myszewski J., Po prostu jakość: podręcznik zarządzania jakością, Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne, War-szawa 2009.
14. Norma ISO 7870-2:2013 Control charts – Part 2: Shewhart control charts.
15. Norma PN-EN ISO 19115-1:2014 Informacja geograficzna – Metadane – Część 1: Podstawy.
16. Norma PN-EN ISO 19157:2014:04 Informacja Geograficzna – Jakość danych (wersja angielska), Polski Komitet Nor-malizacyjny, Warszawa 2014.
17. Norma PN-ISO/IEC 27001:2007 Technika informatyczna – Techniki bezpieczeństwa – Systemy zarządzania bezpie-czeństwem informacji, Polski Komitet Normalizacyjny, Warszawa 2007.
18. Schroth W.R., Aeronautical Data Quality – A New Chal-lenge for Surveyors; FIG Congress 2014 Engaging the Challenges – Enhancing the Relevance Kuala Lumpur, Malaysia, 16–21 June 2014.
19. Specyfikacja EUROCONTROL – Wymagania jakości danych lotniczych, Nr referencyjny dokumentu: EURO-CONTROL-SPEC-152.
20. Wenguang X., Means for Avionics Manufacturers to Define the Aeronautical Data Quality Requirements, [in:] Proceed-ings of International Conference on Systems and Informat-ics (ICSAI 2012), 2383–2387,
DOI: 10.1109/ICSAI.2012.6223533.
21. Załącznik 12 do Konwencji o Międzynarodowym Lotnic-twie Cywilnym: Poszukiwanie i Ratownictwo; Aneks 12 ICAO, lipiec 2004.
22. Załącznik 15 do Konwencji o Międzynarodowym Lotnictwie Cywilnym: Służby Informacji Lotniczej; Aneks 15 ICAO, lipiec 2013.
dr inż. Michał Kozłowski
m.kozlowski@wt.pw.edu.plAdiunkt w Zakładzie Inżynierii Transportu Lotniczego Wydziału Transportu Politech-niki Warszawskiej. Bogate doświadczenie w zakresie zarządzania portem lotniczym, wyniesione z ponad dwudziestoletniej pracy zawodowej w obszarze operacyjnym Lotniska Chopina w Warszawie. Autor licz-nych badań, publikacji i wdrożeń, m.in. z zakresu systemów zarządzania, w tym bezpieczeństwem i przepustowością.
mgr inż. Ewa Dudek
edudek@wt.pw.edu.pl
Pracuje na stanowisku asystenta w Zakładzie Telekomunikacji w Trans-porcie na Wydziale Transportu Poli-techniki Warszawskiej. Zainteresowania naukowe obejmują telematykę trans-portu, integrację systemów, zagad-nienia, związane z ruchem lotniczym oraz automatykę procesów ciągłych.
Abstract:
This article is a continuation of the Authors’ study on the ways to ensure the quality and
safety of aeronautical data and information in the entire process of those data and information creation,
collection, processing and publication. In its content a brief characteristic of geospatial data was placed
and the necessity of their regular measurements was stressed. The general description of Shewhart
control charts was presented and chart’s selection for the measured geospatial data used in civil aviation
was made. Then the concept of selected Shewhart control chart’s utilization for diagnostics of measured
geospatial data incompatibilities was developed, and operation algorithm as well as an example were
attached. In the summary, references to the obtained results were made and further research directions
were proposed, including, in particular, the reference of designated control limits to the requirements and
specifications contained in the valid aeronautical law regulations, with a note that they are adequate to
requirements and specifications as well as the purpose of use in maritime transport.
Keywords: control chart, geospatial data, measurement, incompatibilities diagnostics
